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Autocorrelation

n 维阵列的自相关性。

类型: Autocorrelation

autocorrelation

图书馆中的路径:

/Signal Operations/Statistics/Autocorrelation

说明

自相关*块计算输入 n 维数组第一维的自相关。计算可在时域或频域进行。

时域自相关计算的方法是：输入信号与其在时间上反向的复共轭相关。

您可以使用*计算所有非负滞后*和*最大非负滞后（小于输入长度）*参数指定自相关的最大滞后。

港口

输入

端口_1 - 数据输入
矩阵

数据输入。该单元接受实值或复值的多通道和多维输入数据。

数据类型: Float16, Float32, Float64, Int8, Int16, Int32, Int64, Int128, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, UInt128

*支持复数：是

输出

端口_1 - 自相关输出信号
向量 | `矩阵

包含输入数据自相关的输出信号。

  • 当输入是维数为 M 乘 N 的矩阵 时，输出是维数为 l+1 乘 N 的矩阵 。 - 是自相关的最大正延迟。

  • 当输入是一个 n 维数组时，程序块输出一个 n 维数组。第一个维度的大小为 l+1，其他维度的大小与输入数组的大小相同。例如，当输入信号是一个 M 乘 N 乘 P 的数组时，程序块会输出一个 l+1 乘 N 乘 P 的数组。

数据类型: Float64

*支持复数：是

参数

主要参数

计算所有非负延迟 - 计算所有非负延迟的自相关性
开（默认） | 关

选中后，Autocorrelation（自相关）模块将计算范围为`[0, length(input) - 1]`的所有非负延迟的自相关。

未选中时，该块使用范围为`[0, l]`的延迟计算自相关，其中`l`是为*最大非负滞后（小于输入长度）*参数指定的值。

最大非负滞后（小于输入长度） 是最大正滞后
大于或等于 0 且小于输入长度的整数。

自相关的最大正延迟，指定为大于或等于 0 且小于输入长度的整数。

依赖关系

要使用该参数，请取消选中*计算所有非负滞后*。

缩放 - 输出数据缩放
无（默认）` | 偏置 | 单偏置 | 零滞后时的统一。

应用于输出数据的缩放。

  • None` - 生成原始自相关 ，不进行归一化处理。

  • 有偏差` - 生成有偏差的自相关估计值。

  • Unbiased` - 生成无偏自相关估计值。

  • 零滞后时的统一"- 对每个通道的自相关估计值进行归一化处理，使零滞后时的总和（即每列中的第一个元素）与 1 相同。

更多信息

自相关性

自相关是指信号在不同时间点与自身的相关性。

对于确定性离散时间序列 ( ) 而言，自相关性的计算方法如下：

,

其中 是延迟， 表示复共轭。如果输入信号是长度为 的广义静态（WSS）随机过程的实现， 是理论自相关的估计值：

ρ ,

其中

  • - 是期望算子。

零滞后时的统一 "归一化将每个序列值除以零滞后时的自相关或自相关估计值。

ρρ

最常用的 WSS 随机过程理论自相关估计值是偏差估计值：

ρ .

算法

自相关样本（或值）序列 是通过该方程计算得出的：

  • - 输入数据 -th 列中延迟为零的元素。

  • - 滞后索引。

  • - 输入数据列索引。

  • - 复共轭。

  • - 每列中的元素数。

  • - 自相关的最大正延迟。

    当您选择以所有非负延迟计算自相关时， 。否则， 为非负整数的最大指定值。

  • - 输入矩阵 M 乘 N。